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YouTube 视频智能剪辑工具。下载视频和字幕，AI 分析生成精细章节（几分钟级别）， 用户选择片段后自动剪辑、翻译字幕为中英双语、烧录字幕到视频，并生成总结文案。 使用场景：当用户需要剪辑 YouTube 视频、生成短视频片段、制作双语字幕版本时。 关键词：视频剪辑、YouTube、字幕翻译、双语字幕、视频下载、clip video
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
Create conventional commits for git repositories. Analyzes staged/unstaged changes, generates semantic commit messages following project conventions, and commits. This skill should be used when the user asks to "commit", "git commit", "save changes", "create a commit", or mentions committing code changes.
Create conventional commits for ~/.dotfiles.git bare repo. Analyzes changes, stages files, and generates semantic commit messages.
| name | youtube-clipper |
| description | YouTube 视频智能剪辑工具。下载视频和字幕，AI 分析生成精细章节（几分钟级别）， 用户选择片段后自动剪辑、翻译字幕为中英双语、烧录字幕到视频，并生成总结文案。 使用场景：当用户需要剪辑 YouTube 视频、生成短视频片段、制作双语字幕版本时。 关键词：视频剪辑、YouTube、字幕翻译、双语字幕、视频下载、clip video |
| allowed-tools | ["Read","Write","Bash","Glob","AskUserQuestion"] |
| model | claude-sonnet-4-5-20250514 |
Installation: If you're installing this skill from GitHub, please refer to README.md for installation instructions. The recommended method is
npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill.
你将按照以下 6 个阶段执行 YouTube 视频剪辑任务：
目标: 确保所有必需工具和依赖都已安装
检测 yt-dlp 是否可用
yt-dlp --version
检测 FFmpeg 版本和 libass 支持
# 优先检查 ffmpeg-full（macOS）
/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg -version
# 检查标准 FFmpeg
ffmpeg -version
# 验证 libass 支持（字幕烧录必需）
ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles
检测 Python 依赖
python3 -c "import yt_dlp; print('✅ yt-dlp available')"
python3 -c "import pysrt; print('✅ pysrt available')"
如果环境检测失败:
brew install yt-dlp 或 pip install yt-dlpbrew install ffmpeg-full # macOS
pip install pysrt python-dotenv注意:
/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg (Apple Silicon)目标: 下载 YouTube 视频和英文字幕
询问用户 YouTube URL
调用 download_video.py 脚本
cd ~/.claude/skills/youtube-clipper
python3 scripts/download_video.py <youtube_url>
脚本会：
向用户展示：
输出:
<id>.mp4（使用视频 ID 命名，避免特殊字符问题）<id>.en.vtt目标: 使用 Claude AI 分析字幕内容，生成精细章节（2-5 分钟级别）
调用 analyze_subtitles.py 解析 VTT 字幕
python3 scripts/analyze_subtitles.py <subtitle_path>
脚本会输出结构化字幕数据：
你需要执行 AI 分析（这是最关键的步骤）：
为每个章节生成：
章节生成原则：
向用户展示章节列表：
📊 分析完成，生成 X 个章节：
1. [00:00 - 03:15] AGI 不是时间点，是指数曲线
核心: AI 模型能力每 4-12 月翻倍，工程师已用 Claude 写代码
关键词: AGI、指数增长、Claude Code
2. [03:15 - 06:30] 中国在 AI 上的差距
核心: 芯片禁运卡住中国，DeepSeek benchmark 优化不代表实力
关键词: 中国、芯片禁运、DeepSeek
... (所有章节)
✓ 所有内容已覆盖，无遗漏
目标: 让用户选择要剪辑的章节和处理选项
使用 AskUserQuestion 工具让用户选择章节
询问处理选项：
确认用户选择并展示处理计划
目标: 并行执行多个处理任务
对于每个用户选择的章节，执行以下步骤：
python3 scripts/clip_video.py <video_path> <start_time> <end_time> <output_path>
<章节标题>_clip.mp4<章节标题>_original.srtpython3 scripts/translate_subtitles.py <subtitle_path>
<章节标题>_translated.srt<章节标题>_bilingual.srtpython3 scripts/burn_subtitles.py <video_path> <subtitle_path> <output_path>
<章节标题>_with_subtitles.mp4python3 scripts/generate_summary.py <chapter_info>
<章节标题>_summary.md进度展示:
🎬 开始处理章节 1/3: AGI 不是时间点，是指数曲线
1/6 剪辑视频片段... ✅
2/6 提取字幕片段... ✅
3/6 翻译字幕为中文... [=====> ] 50% (26/52)
4/6 生成双语字幕文件... ✅
5/6 烧录字幕到视频... ✅
6/6 生成总结文案... ✅
✨ 章节 1 处理完成
目标: 组织输出文件并展示给用户
创建输出目录
./youtube-clips/<日期时间>/
输出目录位于当前工作目录下
组织文件结构：
<章节标题>/
├── <章节标题>_clip.mp4 # 原始剪辑（无字幕）
├── <章节标题>_with_subtitles.mp4 # 烧录字幕版本
├── <章节标题>_bilingual.srt # 双语字幕文件
└── <章节标题>_summary.md # 总结文案
向用户展示：
✨ 处理完成！
📁 输出目录: ./youtube-clips/20260121_143022/
文件列表:
🎬 AGI_指数曲线_双语硬字幕.mp4 (14 MB)
📄 AGI_指数曲线_双语字幕.srt (2.3 KB)
📝 AGI_指数曲线_总结.md (3.2 KB)
快速预览:
open ./youtube-clips/20260121_143022/AGI_指数曲线_双语硬字幕.mp4
询问是否继续剪辑其他章节
问题: FFmpeg subtitles 滤镜无法正确解析包含空格的路径
解决方案: burn_subtitles.py 使用临时目录
问题: 逐条翻译会产生大量 API 调用
解决方案: 每批 20 条字幕一起翻译
目标: 生成 2-5 分钟粒度的章节，避免半小时粗粒度
方法:
区别:
路径:
/opt/homebrew/bin/ffmpeg/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg (Apple Silicon)<章节标题>_clip.mp4<章节标题>_bilingual.srt<章节标题>_with_subtitles.mp4<章节标题>_summary.md文件名处理:
/, \, :, *, ?, ", <, >, |）当用户触发这个 Skill 时：
记住：这个 Skill 的核心价值在于 AI 精细章节分析 和 无缝的技术处理，让用户能快速从长视频中提取高质量的短视频片段。